Veri Madenciliği Uygulamalarının ve Sezgisel Optimizasyon Algoritmalarının Yapım Yönetimindeki Yeri

Günümüzde her türlü kaynaktan sayıca fazla verinin elde edilmesi, bu verilerin anlamlı bir şekilde kullanılması ve yönetilmesi sorununu ortaya çıkarmaktadır. Bu sorunun çözümü için; anlamsız veri yığınlarından işe yarar verinin elde edilmesine ve bunların kullanılmasına olanak sağlayan istatistiki yöntemler ve optimizasyon metotları kullanılmaya başlanmıştır. Bu metotlardan en çok kullanılanları da veri madenciliği ve sezgisel algoritmalardır. Farklı disiplinlerde sıklıkla kullanılan bu metotlar inşaat sektöründe de yapı, hidroloji, geoteknik, yapım yönetimi, yapı malzemesi, mekanik gibi alanlarda da verilerin analizi için tercih edilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada, ülkemizde ve dünyada hızla gelişmekte olan inşaat sektörünün temelini oluşturan yapım yönetimi konusunda veri madenciliği ve sezgisel optimizasyon algoritmaları ile ilgili özellikle son 5 yıldaki literatür çalışmaları araştırılmış ve detaylı bir tablo üzerinde kronolojik olarak gösterilmiştir

The Place of Data Mining Applications and Heuristic Optimization Algorithms in Construction Management

In today’s world, obtaining a lot of data from all kinds of sources reveals the problem of meaningful use and management of this data. Statistical methods and optimization methods are being used to obtain useful data from meaningless data stacks and to use them. The most common of these methods are data mining and heuristic algorithms. These methods, which are frequently used in different disciplines, have also begun to be preferred for the analysis of data in the construction sector in the fields of construction, hydrology, geotechnics, construction management, building materials, mechanics,… etc. In this study, the literature studies, especially in the last 5 years, related to data mining and heuristic optimization algorithms on construction management which is the basis of rapidly developing construction industry in our country and world were examined and presented in chronological order on a table in detail

PDF

___

1. Beasley, D., Bull, D. R., Martin, R. R., 1993a. An Overview of Genetic Algorithms: Part 1, Fundamentals. University Computing, Vol.15(2), pp. 58–69, UK.
2. Beasley, D., Bull, D. R., Martin, R. R., 1993b. An Overview of Genetic Algorithms: Part 2, Research Topics .University Computing, Vol. 15(4), pp. 170–181, UK.
3. Colorni, A., Dorigo et V. Maniezzo, M., 1991. Distributed Optimization by Ant Colonies, actes de la première conférence européenne sur la vie artificielle, Paris, France, Elsevier Publishing, 134-142.
4. Kennedy, J., Eberhart, R., 1995. Particle Swarm Optimization. IV. s. 1942–1948.
5. Karaboga, D., 2005. An Idea Based on Honey Bee Swarm for Numerical Optimization, Technical Report-TR06, Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department.
6. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., Vecchi, M. P., 1983. Optimization by Simulated Annealing. Science, New Series, Vol. 220, pp. 671–680.
7. Yang, X. S., 2008. Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Luniver Press. ISBN 1-905986-10-6.
8. Bahadır, Y., Haznedaroğlu, F., 2012. Cephe Kaplama Elemanları Teklif Fiyatı Tahmininde Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanımı, 2. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p. 146, İzmir.
9. Zhou, Y., 2012. Construction Knowledge Mining and Application of Generalized Fuzzy Network in Construction Decision Management, The Hong Kong Polytechnic University, Thesis.
10. Haque, K. M. A., Hasin, M. A. A., 2012. Genetic Algorithm for Project Time-cost Optimization in Fuzzy Environment. Journal of Industrial Engineering and Management, 5(2), 364-381.
11. Kaya, M., Keleş, A. E., Laptalı Oral, E., 2013. Construction Crew Productivity Prediction by Using Data Mining Methods, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 141, 1249–1253.
12. Ahiaga-Dagbui, D. D., Smith, S. D., 2013. My Cost Runneth Over: Data Mining to Reduce Construction Cost Overruns, Procs 29th Annual ARCOM Conference, 2-4 September 2013, Reading, UK, Association of Researchers in Construction Management, 559-568.
13. Zhou, J., Love, P. E. D., Wang, X., Teo, K. L., Irani, Z., 2013, A Review of Methods and Algorithms for Optimizing Construction Scheduling, Journal of the Operational Research Society, 64 (8), pp 1091–1105.
14. Aminbakhsh, S., Sönmez, R., Abbasi Iranagh, M., Rezvankhah, E., 2014. Kuş Sürüsü Optimizasyon Algoritması ile Kesikli ZamanMaliyet Ödünleşim Probleminin Çözümü, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.34, Antalya.
15. Altun, M., Akçamete, A., 2014. Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının Zaman-Maliyet Ödünleşim Problemlerine Uygulanması, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.82, Antalya.
16. Andaç, M. S., Oral, E. L., 2014. Yapım İşlerinde Çalışan Verimliliğinin Yapay Arı Kolonisi Algoritması Kullanılarak Tahmini, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.111, Antalya.
17. Ebesek, Ş., Yaman, H., 2014. Proje Ağlarında Kaynak Dengeleme Problemine Yönelik MetaSezgisel Optimizasyon Algoritmalarına Bakış, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.61, Antalya.
18. Giran, Ö., Anbarcı, M., Türkakın, O. H., 2014. İnşaat Yönetiminde Veri Ambarlama ve Örnek Bir Veri Ambarlama Uygulaması, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.28, Antalya.
19. Kasaplı, K., Haznedaroğlu, F., 2014. İçme Suyu Şebekelerinde Yapay Sinir Ağları Tabanlı Maliyet Tahmini Ön Çalışması, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.117, Antalya.
20. Keleş, A. E., Kaya, M., 2014, Duvar İnşa Edilmesinde Verimliliği Etkileyen Faktörlerin Apriori Veri Madenciliği Yöntemi Kullanılarak Analizi, XVI. Akademik Bilişim Konferansı, AB2014 Bildiriler Kitapçığı, 831-836.
21. Yavuz, M., Doğan, S. Z., Kale, S., 2014. Veri Zarflama Analizi ile Tasarım Başarım Değerlendirmesi, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p.46, Antalya.
22. Yılmaz, İ. C., Dikbaş, A., 2014. İnşaat Sözleşmeleri Hak Talebi Yönetiminde Bir Veri Madenciliği Modeli, 3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı, p. 133, Antalya.
23. Durap, A., Doğan, Y., 2014. İnşaat Mühendisliği’nde Bilişim Kavramı ve Veri Madenciliği Algoritmalarıyla Bir Sistemin Oluşturulması. Akademik Bilişim Konferansları, Mersin.
24. Ahiaga-Dagbui, D. D., Smith, S. D., 2014. Dealing With Construction Cost Overruns using Data Mining, Journal Construction Management and Economics, Volume 32, 2014 - Issue 7-8: ARCOM Conference Issue.
25. Magalhães-Mendes, J., 2015. Multiobjective Optimization: Time-Cost Application in Construction, Congresso de Métodos Numéricos em Engenharia 2015, Lizbon.
26. Kaiafa, S., Chassiakos, A. P., A Genetic Algorithm for Optimal Resource-driven Project Scheduling, Procedia Engineering, Volume 123, 2015, Pages 260-267.
27. Keleş, A. E., 2016. İnşaat Projelerinde Şantiye Şeflerinin Liderliği ve Çalışan Motivasyonu İlişkisinin Veri Madenciliği ile Belirlenmesi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Adana.
28.Bayram, S., Al-Jibouri, S., 2016. Efficacy of Estimation Methods in Forecasting Building Projects’ Costs, Journal of Construction Engineering And Management-ASCE, vol.142.
29. Atabay, Ş., 2016, Yapım Maliyetinin Genetik Algoritma ile Optimizasyonunun Değer Mühendisliği Açısından İrdelenmesi, 4. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi, Eskişehir.
28. Koğ, F., Yaman, H., 2016, E-İhale Süreçlerinin Yapay Zekâ ve Benzetim Yöntemleri ile Optimizasyonu, 4. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi, Eskişehir.
31.Bayram, S., Öcal, M.E., Laptalı Oral, E., Atiş C.D., 2016. Comparison of Multi Layer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF) for Construction Cost Estimation: The Case of Turkey, Journal of Civil Engineering And Management, Vol.22, pp.480-490.